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# @Author: DengLibin 榆霖
# @Date: Create in 2022-03-02 16:23:29
# @Description: 装饰器
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import functools
import time


# 由于函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量，所以，通过变量也能调用该函数。
def now():
    print('2015-03-25')
f = now
f()
# 函数对象有一个__name__属性，可以拿到函数的名字：

print(now.__name__)
print(f.__name__)

# 要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）
# 本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以，我们要定义一个能打印日志的decorator，可以定义如下

def log(fun):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % fun.__name__)
        return fun(*args, **kw)
    return wrapper

# 上面的log，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。我们要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处：

@log
def now2():
    print('2015-3-25')
# 调用now2()函数，不仅会运行now()函数本身，还会在运行now()函数前打印一行日志
now2()
# 把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：
# now = log(now)
# wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw)，因此，wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内，首先打印日志，再紧接着调用原始函数



# 如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个返回decorator的高阶函数，写出来会更复杂。比如，要自定义log的文本：
def log2(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator
# 这个3层嵌套的decorator用法如下：
@log2('execute')
def now3():
    print('2015-3-25')

now3()
# 和两层嵌套的decorator相比，3层嵌套的效果是这样的: now = log2('execute')(now)

# 剖析上面的语句，首先执行log('execute')，返回的是decorator函数，再调用返回的函数，参数是now函数，返回值最终是wrapper函数。

# 以上两种decorator的定义都没有问题，但还差最后一步。因为我们讲了函数也是对象，它有__name__等属性，但你去看经过decorator装饰之后的函数，
# 它们的__name__已经从原来的'now'变成了'wrapper'：
n = log2('execute')(now)
print(n.__name__)

# 因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper'，所以，需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中，否则，有些依赖函数签名的代码执行就会出错。

# 不需要编写wrapper.__name__ = func.__name__这样的代码，Python内置的functools.wraps就是干这个事的，所以，一个完整的decorator的写法如下：

def log3(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper
n = log3(now)
print(n.__name__) # now

# 或者针对带参数的decorator：
def log4(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

n = log4('execute')(now)
print(n.__name__) # now

# 练习
# 请设计一个decorator，它可作用于任何函数上，并打印该函数的执行时间：

def metric(fn):
    @functools.wraps(fn)
    def wrapper(*args, **kw):
         t = time.time()
         s = int(round(t * 1000))  #毫秒级时间戳
         r =  fn(*args, **kw)
         t = time.time()
         e = int(round(t * 1000)) #毫秒级时间戳
         print('%s executed in %s ms' % (fn.__name__, (e-s)))
         return r
    return wrapper

@metric
def fast(x, y):
    time.sleep(0.012)
    return x + y

@metric
def slow(x, y, z):
    time.sleep(0.1234)
    return x * y * z

f = fast(11, 22)
s = slow(11, 22, 33)

